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【6h】

网络控制系统的鲁棒故障检测与容错控制方法研究

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摘要

随着网络技术的飞速发展,网络控制系统的应用越来越广泛。网络控制系统是利用网络技术将被控系统、控制器、执行器和传感器等系统部件通过有线或无线通信网络连接在一起形成的分布式系统,与传统的点对点专线控制系统相比,它具有安装成本低、易于诊断与维护、系统结构灵活等特点。然而,网络的介入给系统带来的复杂性,会使网络控制系统更容易出现故障。因此,为了提高网络控制系统的安全性与可靠性,本文以几种不同的网络控制系统为研究对象,在具有网络诱导时延和数据包丢失的网络环境下,研究了它们的鲁棒故障检测与容错控制问题。主要内容与创新点如下:
   一.针对两类不同的线性网络控制系统,研究了其鲁棒故障检测问题。分别设计了鲁棒故障检测滤波器,通过该滤波器来产生检测故障时使用的残差信号。基于模型的网络控制系统的鲁棒故障检测的关键问题之一就是要使残差信号对故障信号具有较高灵敏度的同时,对外部干扰、噪声、网络影响具有较好的鲁棒性。
   第一类系统是具有范数有界不确定参数项的离散时间系统.丢包现象发生在传感器到控制器链路上,且丢包现象服从Bernoulli分布。建立了具有丢包的随机网络控制系统的模型,为了检测故障,构造了基于观测器的鲁棒故障检测滤波器,得到了残差动态系统,通过给出该系统渐近均方稳定的充分条件。进而得到了鲁棒故障检测滤波器参数矩阵。本文不仅设计了关于误报率的报警阈值,而且分析了如何估计误报率的问题。
   第二类系统是连续时间被控系统,未知的时变网络诱导时延与随机丢包情形同时发生在传感器-控制器与控制器-执行器链路上。未知的时变网络诱导时延转化为系统模型的不确定项,随机丢包则由两个状态的Markov链描述。将闭环网络控制系统建模成为具有Markov跳跃参数的不确定离散系统。设计了基于观测器的鲁棒故障检测滤波器,并且给出了残差动态系统渐近均方稳定的充分条件,利用线性矩阵不等式方法求出了鲁棒故障检测滤波器的增益矩阵与权重矩阵。本文没有利用特征分解、近似解耦或泰勒展开的方法来处理时变的网络诱导时延,而是采用基于模型不确定的方法,这样避免了故障检测滤波器参数的实时在线计算。
   二.针对一类具有状态时滞和模型不确定的非线性被控系统,当传感器-控制器与控制器-执行器链路上都发生随机丢包现象时,首先研究具有随机丢包的非线性网络控制系统的鲁棒故障检测问题。网络中的丢包现象用两个服从Bernoulli分布的随机变量来描述,利用观测器的方法,设计了鲁棒故障检测滤波器。进而,将残差动态系统建模成为具有状态时滞和模型误差的非线性随机系统。通过求解优化问题,得到性能指标γmin,保证了残差信号对外部干扰及网络丢包具有良好鲁棒性,对故障信号具有较高的灵敏度。证明了残差动态系统是渐近均方稳定的,并且给出了鲁棒故障检测滤波器参数矩阵的求解方法。
   三.讨论了具有执行器故障和随机丢包的网络控制系统的完整性设计问题。将传感器-控制器与控制器-执行器链路上的丢包现象用两个开关模型描述,并将开关模型建模成为事件发生率已知的离散事件系统。引入执行器故障矩阵,建立了闭环网络控制系统的数学模型。分析该模型的特性,然后利用异步动态系统的相关理论,对其进行了容错控制的完整性设计,得到了闭环网络控制系统指数稳定的充分条件。
   四.针对具有随机访问特性的网络(如以太网),当传感器-控制器与控制器-执行器链路上都有网络诱导时延和随机丢包现象时,首先探讨了具有时变未知网络诱导时延和随机丢包的网络控制系统的容错控制问题。本文没有利用常用的状态反馈控制器,而是设计了一种切换的输出反馈控制器,建立了具有执行器故障的闭环网络控制系统模型,该模型也可以看成是一个模型参数不确定的离散Markov跳变系统。给出了该闭环网络控制系统指数均方稳定的充分必要条件,进而得到了切换输出反馈控制器存在的充分条件。
   五.探讨了具有状态时滞与模型不确定的随机丢包网络控制系统的鲁棒容错控制问题。随机丢包现象发生在传感器-控制器与控制器-执行器链路上,引入独立同分布的随机变量来表示网络中的丢包现象和传感器、执行器的动态故障。设计了动态反馈容错控制器,从而将闭环网络控制系统建模成一类具有模型误差和状态时滞的随机网络控制系统。并且得到了该随机网络控制系统渐近均方稳定的充分条件,并且可控输出满足H∞约束。通过线性矩阵不等式法可以求出动态反馈容错控制器的参数矩阵。
   最后,总结了全文,并给出了网络控制系统的故障检测与容错控制中需要进一步探讨的一些问题。

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